Top 5 chỉ số Omni-channel hàng đầu để đo lường hiệu suất Marketing và bán hàng đa kênh

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Thiết kế Website trọn gói 2,900,000đ

Quảng cáo Google

Quảng cáo Facebook

Chăm sóc Website

Chăm sóc Fanapge

Thiết kế Mobile App

Quảng cáo Tiktok

Chiến lược đa kênh (Omnichannel) là chiến lược tương tác khách hàng 1:1 nhằm tạo ra trải nghiệm liền mạch, cá nhân hoá trên tất cả mọi kênh và mọi thiết bị. Bằng cách thiết kế trải nghiệm khách hàng đa kênh liền mạch, thương hiệu có thể tối ưu các chiến dịch bán hàng và Marketing, củng cố và xây dựng mối quan hệ tốt hơn với khách hàng.

Tuy nhiên, bạn sẽ không thể tối ưu trải nghiệm người dùng nếu bạn không hiểu được khách hàng của mình đang cần gì. Để làm được điều đó, doanh nghiệp cần phải thu thập, tổng hợp và nắm bắt được toàn bộ dữ liệu khách hàng.

Và để biết được các chiến dịch của mình có đang hiệu quả hay không, bạn cần thống nhất và theo dõi, đo lường dữ liệu khách hàng của mình từ mọi kênh bằng cách sử dụng giải pháp như Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP).

CDP cho phép doanh nghiệp thu thập và tổng hợp toàn bộ dữ liệu trên mọi kênh từ online đến offline, hợp nhất dữ liệu thành hồ sơ khách hàng 360 độ, giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc và toàn diện về insight khách hàng, hỗ trợ các chiến dịch Marketing cá nhân hoá và thực hiện đo lường cụ thể, chính xác chất lượng trải nghiệm khách hàng bạn đang cung cấp để từ đó đưa ra những chiến lược tối ưu phù hợp.

Dưới đây là top 5 chỉ số chính mà bạn nên chú ý để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng đa kênh.

1. Customer lifetime value (LTV)

Trong buổi hội thảo “Công thức mới cho tăng trưởng doanh thu, khách hàng”, CEO của Repu Digital Agency, anh Lại Tuấn Cường đã có những chia sẻ về xu hướng marketing, tìm kiếm khách hàng hiện nay. Theo anh, doanh nghiệp thường xem khách hàng mới là khách hàng, còn khách hàng cũ bị bỏ qua. Trong khi việc chốt đơn hàng từ khách hàng cũ dễ hơn khách hàng mới rất nhiều.

Một nghiên cứu cũng chỉ ra: “Thu hút một khách hàng mới tốn chi phí gấp 5 – 7 lần việc giữ chân một khách hàng cũ.”

Để tăng giá trị vòng đời khách hàng, doanh nghiệp cần phải có một chiến lược tối ưu cho LTV (Custom Life Time Value). Và để tối ưu LTV, trước hết, doanh nghiệp cần đo lường chính xác chỉ số này.

Customer lifetime value (LTV) hay Giá trị vòng đời khách hàng là giá trị mà một khách hàng chi trả cho sản phẩm của công ty bạn trong suốt cuộc đời của họ. LTV liên quan trực tiếp đến lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu — khách hàng chi càng nhiều, lòng trung thành thương hiệu càng cao.

LTV có thể được tính bằng công thức như sau:

LTV = Doanh thu trung bình x Đơn hàng x Thời gian gắn bó

Có ba cách tiếp cận bạn có thể thực hiện để tính LTV:

• Tổng chi tiêu tính đến thời điểm hiện tại: Trừ tổng giá trị của tất cả các khoản tiền hoàn lại của khách hàng với tổng giá trị đơn đặt hàng của họ. Chiến lược này là cách tiếp cận đơn giản và tức thì nhất để đo lường LTV, nhưng nó chỉ tính đến dữ liệu lịch sử có thể hạn chế khả năng dự đoán và lập kế hoạch của bạn để thay đổi hành vi của người tiêu dùng.
• Giá trị dự đoán: Số liệu này có thể được tính bằng cách nhân mức chi tiêu trung bình mỗi năm của khách hàng với thời gian tồn tại trung bình của khách hàng; hoặc bạn có thể tính toán nó cho các khách hàng cá nhân bằng cách sử dụng các mô hình máy học điều chỉnh theo thời vụ và tốc độ tăng trưởng. Chiến lược này có thể giúp bạn dự đoán chi tiêu trong tương lai và tập trung nỗ lực vào các phân khúc có khả năng tạo ra giá trị cao nhất, nhưng nó đòi hỏi nguồn lực CNTT mạnh mẽ và tinh vi.
• Chi tiêu dự đoán trong suốt thời gian: Chi tiêu dự đoán được tính bằng cách thêm tổng số chi tiêu cho đến thời điểm hiện tại và các chỉ số giá trị được dự đoán ở trên. Chiến lược này cung cấp cho bạn hiểu biết đầy đủ nhất về giá trị khách hàng, nhưng cũng giống như giá trị dự đoán, chiến lược này đòi hỏi cơ sở hạ tầng dữ liệu phức tạp, dữ liệu chất lượng cao và tài nguyên CNTT chuyên gia.

Tuy nhiên, việc đo lường chính xác LTV là vẫn là một thách thức với nhiều doanh nghiệp bởi thông tin về khách hàng bị phân mảnh trên nhiều kênh khiến doanh nghiệp khó có cái nhìn tổng quan về khách hàng của mình. Bằng cách thống nhất và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng của bạn thành một chế độ xem duy nhất (Single Customer View), bạn có thể dễ dàng theo dõi LTV để hiểu được đối tượng và trải nghiệm nào đang thúc đẩy giá trị nhất cho thương hiệu của bạn.

2. Tỷ lệ truy cập gần đây và tỷ lệ mua lại (Recency and repurchase rates)

Trong thời đại mà các doanh nghiệp đua nhau chuyển đổi số và mức độ cạnh tranh ngày càng cao, việc thực hiện các chiến dịch Marketing cá nhân hoá “đúng người, đúng thời điểm” đã trở thành chiến lược ưu tiên để thu hút và giữ chân khách hàng. Nghiên cứu cũng cho thấy, 80% doanh thu doanh nghiệp đến từ 20% khách hàng của họ, những khách hàng đã mua hàng gần đây có khả năng mua lại nhiều hơn nếu bạn có thể truyền tải thông điệp phù hợp, kịp thời đến đúng người, đúng kênh. Bạn giao tiếp với khách hàng sau khi mua càng sớm thì khả năng họ thực hiện giao dịch thứ hai càng cao.

Tuy nhiên, việc theo dõi chính xác các đơn hàng gần đây cũng là một vấn đề khi các dữ liệu giao dịch được lưu trữ riêng biệt trên từng kênh. Ví dụ: nếu bạn chỉ theo dõi đơn hàng trên các kênh thương mại điện tử như Lazada, Shopee, Tiki… thì chiến dịch của bạn chỉ có thể nhắm đến đối tượng đã mua hàng từ các kênh này thay vì toàn bộ các kênh bạn có.

Và một trong những giải pháp toàn diện cho vấn đề này chính là áp dụng nền tảng CDP.

Để có chiến lược remarketing hiệu quả, bạn cần biết được lần mua hàng cuối cùng của khách hàng diễn ra trên kênh nào, họ đã mua sản phẩm gì, giá bao nhiêu, tần suất mua hàng của họ như thế nào,… Các kênh và sản phẩm khác nhau có thể có tỷ lệ mua lại khác nhau, do đó, thời gian cross-sale và upsale của bạn có thể thay đổi tùy thuộc vào kênh mà khách hàng đã tương tác gần đây nhất.

3. Sự hài lòng của khách hàng (NPS)

Mức độ hài lòng của khách hàng có tác động lớn đến tăng trưởng doanh thu. “Nếu bạn xây dựng được trải nghiệm tốt thì khách hàng sẽ kể cho nhau nghe về điều đó. Word-of-mouth là thứ lan tỏa rất nhanh” – Jeff Bezos. Tuy nhiên, vì sự hài lòng của khách hàng là thước đo cảm xúc của họ đối với thương hiệu nên thường rất khó để đo lường chính xác. Một trong những chiến lược phổ biến nhất để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng là thông qua các cuộc khảo sát về Net Promoter Score (NPS).

NPS được đo lường bằng một câu hỏi duy nhất: “Trên thang điểm từ 1–10, bạn có sẵn lòng giới thiệu sản phẩm/dịch vụ của chúng tôi đến bạn bè hoặc người thân?”

Để hiểu hơn về cách đo lường NPS, bạn có thể đọc thêm bài viết sau:

Bằng cách phân tích sự khác biệt giữa những khách hàng cho điểm cao và khách hàng cho điểm thấp, bạn có thể xác định điểm mạnh và điểm yếu trong sản phẩm, hoạt động tiếp thị, dịch vụ và trải nghiệm thương hiệu.

VD: Nếu đa số các khách hàng không hài lòng hầu như luôn mua sắm tại cửa hàng, bạn sẽ phải tập trung vào kênh này để cải thiện trải nghiệm tốt hơn.

Tuy nhiên, thật khó để đánh giá những khác biệt đó chỉ từ NPS. Để thu thập thêm thông tin chi tiết về lý do vì sao điểm NPS cao hay thấp, bạn có thể hỏi thêm các câu hỏi như:

• Vì sao bạn chọn thang điểm đó?
• Trên thang đo từ 1-5, bạn đánh giá trải nghiệm mua sắm như thế nào?
• Bạn có hài lòng với sản phẩm bạn đã đặt?

Các câu hỏi này sẽ giúp bạn đào sâu vào điểm hài lòng của khách hàng để từ đó điều chỉnh giá cả, sản phẩm, marketing hoặc các yếu tố khác để cải thiện các kênh.

4. Tỉ lệ từ bỏ giỏ hàng (Abandoned Cart)

Theo thống kê từ Baymard Institute, 70% giỏ hàng Ecommerce thường không được thanh toán khi khách hàng thường thích thêm rất nhiều sản phẩm vào giỏ hàng mà hiếm khi thật sự mua.

Giảm thiểu tỉ lệ từ bỏ giỏ hàng vẫn luôn là vấn đề với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là khi mức độ cạnh tranh ngày càng cao trong thời kì chuyển đổi số hiện nay. Việc đo lường và hiểu rõ chỉ số này sẽ giúp doanh nghiệp biết được pain points của khách hàng trong quá trình thanh toán, giảm thiểu tỉ lệ huỷ bỏ giỏ hàng, từ đó cải thiện doanh thu, tối ưu lợi nhuận.

Công thức đo lường tỉ lệ từ bỏ giỏ hàng thường được tính như sau:

Abandonment cart rate = 1 – (Tổng giỏ hàng đã thanh toán/ Tổng giỏ hàng)x100

Tỉ lệ từ bỏ giỏ hàng có thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố, có thể kể đến như: quy trình thanh toán phức tạp, phí ship cao, yêu cầu đăng nhập, hoặc quá ít tuỳ chọn thanh toán,… Ngoài ra, thiết bị sử dụng của khách hàng (laptop, điện thoại, tablet) cũng là một yếu tố cần xem xét bởi mỗi thiết bị có quy trình, cấu hình và cách hiển thị khác nhau. Do đó, cách khách hàng tương tác và trải nghiệm trên mỗi thiết bị cũng khác nhau, dẫn đến tỉ lệ từ bỏ giỏ hàng không đồng nhất.

Phân tích thông tin này từ góc độ đa kênh có thể giúp bạn rút ra thông tin chi tiết hữu ích để cải thiện trải nghiệm khách hàng mà bạn cung cấp. Từ kết quả đo lường, bạn có thể thực hiện các điều chỉnh về vấn đề thanh toán, dự đoán xu hướng mua hàng và tối ưu các chiến dịch Marketing nhắc nhở (email marketing, retargeting ads, push notification,…) để giảm thiểu tỉ lệ huỷ bỏ giỏ hàng.

5. Lợi nhuận kiếm được từ 1 khách hàng (Customer profitability)

Lợi nhuận từ 1 khách hàng là tổng lợi nhuận bạn kiếm được từ khách hàng đó, bao gồm tổng doanh thu và các chi phí liên quan để tạo ra sản phẩm, có được khách hàng và thực hiện các đơn đặt hàng.

Vì có rất nhiều yếu tố liên quan đến việc tính toán lợi nhuận khách hàng, nên nó có thể là một chỉ số cực kỳ khó theo dõi nếu không có công cụ đa kênh toàn diện, chi tiết như công cụ CDP ANTSOMI 365. Một phiên bản đơn giản của phép tính lợi nhuận trông như sau:

Customer Profitability = Doanh thu – Lợi nhuận – Giá thành sản phẩm – Chi phí thực hiện.

Khi bạn hiểu được khả năng sinh lời tương đối của các phân khúc khách hàng khác nhau, bạn sẽ biết cách tập trung ngân sách của mình vào các phân khúc tốt để có lợi nhuận cao nhất.

Ví dụ: các phân khúc có giá trị cao, tỷ suất lợi nhuận cao có rất nhiều khách hàng tương tác, họ là những người thường xuyên mua các sản phẩm giá gốc từ thương hiệu của bạn. Vì vậy bạn nên tập trung vào phân khúc này trước để tăng khả năng sinh lời. Mặt khác, những khách hàng có giá trị thấp, lợi nhuận thấp thường không mua hàng và các sản phẩm họ mua thường được giảm giá, do đó bạn nên tránh phân bổ ngân sách của mình cho việc thu hút và phát triển những khách hàng này.

Kết luận

Jack Ma cũng từng nói: “Trong kinh doanh, dữ liệu là tất cả”. Nền tảng dữ liệu tốt sẽ là đòn bẩy giúp doanh nghiệp khai thác thông tin và tối ưu hoạt động Marketing của mình để mang lại trải nghiệm khách hàng liền mạch, cá nhân hoá hiệu quả.

Cách duy nhất để theo dõi và tối ưu hóa các chỉ số đa kênh một cách hiệu quả là làm việc với một tập dữ liệu thống nhất, được tiêu chuẩn hóa, lấy khách hàng làm trung tâm. CDP sử dụng phương pháp lấy khách hàng làm trung tâm để thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu, khiến chúng trở thành công cụ hoàn hảo cho các doanh nghiệp đa kênh.

HBMEDIA mang đến dịch vụ tư vấn và triển khai hệ thống CDP (Customer Data Platform) số 1 Đông Nam Á – ANTSOMI CDP 365, thông qua việc thu thập và hợp nhất dữ liệu khách hàng thành các hồ sơ khách hàng 360 độ, HBMEDIA sẽ giúp bạn tối ưu hóa các hoạt động Marketing của doanh nghiệp nhờ ứng dụng Marketing Automation để thực hiện các chiến dịch cá nhân hoá nhằm gia tăng trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy doanh thu, tiết kiệm chi phí.

Với giải pháp CDP ANTSOMI 365, doanh nghiệp có thể dễ dàng theo dõi, dự đoán và đo lường hiệu quả các chiến lược tương tác khách hàng của mình nhờ vào công nghệ Machine Learning tiên tiến. Kết hợp AI, CDP 365 sẽ hỗ trợ phân khúc khách hàng, dự đoán hành vi người dùng, từ đó đề xuất các chiến lược Marketing phù hợp, đúng người, đúng thông điệp và giúp doanh nghiệp ngày càng hoàn thiện hơn trong quá trình tối ưu trải nghiệm khách hàng.

Nguồn : a1digihub.com